こんにちは。エンジニアの山下です。 Salesforce から Agentforce 3 が発表され、その目玉機能の１つとして MCP との接続性の強化が予告されました。 AI Agent に対して MCP を用いた機能拡張ができるようになるのはもちろんのこと、各産業向けに構築されたプレビルド MCP の提供やサードパーティ製の MCP の検索ができる AgentExchange の登場についても述べられており、その力の入れ具合が伺えます。また、他のプラットフォームでは Amazon Bedrock Agents からも MCP が利用できるようになるなど、MCP の活用の幅が徐々に広がりつつ…

みなさんこんにちは。エンジニアの竹田です。 少し前の話題ですが、今年（2025年）の3月ごろにAgent APIがGAになりましたね。 Agent APIはAgentforceを呼び出すための新しいAPIです。 今まではAgentforceで作ったAI Agentとの通信にはMIAWを使っていました。 MIAWはAgentforceのために作られたものというわけではなく、もともとはService Cloud上でコンタクトセンターのオペレータ向けに作られたもので、Webサイト上のチャット窓など問合せに対応するためのものでした。 AI Agentもオペレータの一人と考えると、MIAWをそのままAg…

こんにちは。エンジニアの和田です。 以前本ブログにて、Data Cloud のクレジット消費量を Flow で監視する という記事が投稿されております。 これは、Data Cloudのクレジット消費量に応じてFlowで通知するというものでした。 当該記事では、以下の2つのFlowを作成していました。 クレジット消費量の変動を監視する Flow クレジット残高の逼迫を監視する Flow 今回は、1のFlowにさらに手を加える話になります。 1のFlowでは、全体の大まかな傾向がわかれば十分として、Cardと呼ばれる種別（Einstein Requests、Conversationsなど）を区別せ…

こんにちは。エンジニアの浅見です。 今回は、社内向けに構築している「生成AIを用いた機能の開発方法論」の一部をご紹介します。 私がAI部門に配属されてから3ヶ月が経ちましたが、生成AIの発展は衰えることなく、むしろ加速度的に成長しています。 社内のシステム開発においても生成AI機能を組み込んだシステム開発の案件が徐々に増えてきているようです。 一方でこれまでのシステム開発との根本的な性質の違いからなのか、（もちろん自分も含め）苦労している場面を見かけることもしばしばです。 そこで我々AI部門では、いかに生成AI機能をシステムに組み込むべきなのか、そしていかにその機能を開発していくのかを検討し、…

みなさんこんにちは。エンジニアの佐藤です。本日はLINEとAgentforceを仲介するWebサーバーのお話です。 とは言え、このテーマは実はそれほど難しくありません。というのは、LINEもAgentforceもWebフックやREST APIといった業界標準を尊重して作られているからです。つまり、あとは手順に乗っているデータの解釈の問題で、手順自体はほとんど自明なのです。 そこで生成AI(LLM)に全部のプログラムコードを一度に書かせるという目標を立てました。昨今はプログラム開発を含む様々な仕事でChatGPTのようなLLM(大規模言語モデル)の利用が注目を集めています。このブログをお読みのあ…

はじめに 研究開発室の岡田です。音声AIとその周辺技術についての活用研究をしています。 LLMの出現により自然言語でコンピュータを操れるようになり、音声AIはこのI/Fとしての活用が期待されています。 最近ではOpenAIを筆頭に、音声でリアルタイムにLLMとやり取りできるサービスが現れ始めています。 また、OpenAIはそのようなサービスを構築するためのRealtime APIをβ版ではありますが公開しており、 今後正式リリースされれば音声AIをI/Fに用いたサービスが増えていくことが十分に考えられます。 今回は、TypeScriptを用いてAIエージェントを構築するためのオープンソースフレ…

こんにちは。エンジニアの竹田です。 今回はこの前発表されたAgentforce3について考察してみたいと思います。 昨年9月にAgentforceが発表されてからまだ1年もたたないのにAgentforce3の発表です。 筆者は10年以上Salesforceと関わっていますが、Salesforce社のこのような驚異的な開発スピードはかつてないもので、とても驚いています。 Salesforce社のAgentforceにかける意気込み、そして投資の大きさを感じられますね。 さて、このAgentforce3ですが、単純に見るならいくつかの機能が追加されただけとも見えます。しかし、私は単なる機能追加に留…

こんにちは。エンジニアの大橋です。 今回は、Data Cloud の Vector Search で、Pre-Filtering を活用する方法について書こうと思います。

こんにちは。エンジニアの和田です。 今回は、AgentforceのAgent制御のノウハウについて、第1弾に引き続き、第2弾をお届けします。 本記事では以下の内容を取り上げます。 Actionの効果的な選ばせ方 Off Topicの扱い Agent Actionに設定するPrompt Templateのモデルの調整 なお、Agent制御に効果的なノウハウは、Agentforce自体のアップデートや、Agentの内部で利用されるLLMのアップデートによって変化する可能性があります。この記事の内容は、2025年6月現在のものであることにご留意ください。

こんにちは，研究開発室の福井です．研究開発室においてオペレーションズ・リサーチ(OR)のビジネス活用について研究を行っております．今回は，OR の技術を用いて何らかの計画を作成する際に，「出力された計画が何故そうなったのか?」を説明するための方法や関連した既存研究を紹介します．

こんにちは。エンジニアの山下です。 昨今の AI 技術の進歩には目を見張るものがあり、特に AI Agent のビジネス活用への期待は日に日に大きくなっているように感じられます。 しかし、AI がいくら賢くなってきているとはいえ、AI Agent だけで全ての問い合わせに対処するのは難しいでしょう。AI Agent に可能なのは高々文章による回答と事前定義されたツールの使用のみであり、現実世界の複雑な要望に応えるにはやや心許ないと言わざるを得ません。また、ユースケースによっては問題の重要な決定を AI に任せるのは不安という心理的障壁も発生しそうです。 AI Agent では対処できない要望が…

みなさんこんにちは。エンジニアの佐藤です。今回は、最近筆者が講演した社内セミナーの中で好評だった「Atlas推論エンジン Deep Dive」の内容からお話しさせてください。 AgentforceとAtlas推論エンジン 生成AI、特に大規模言語モデル(LLM)が人間のような思考・判断をして、会話の返答などのさまざまなタスクを実行する様子は、見事というほかありません。AgentforceにはこのLLMが高度に統合されており、魔法のような機能が本当にわずかな手順で実装できてしまいます。 しかし、理解が難しかったポイントもあります。多くの人にとって、具体的な戸惑いポイントはAgentforceのエ…

こんにちは。エンジニアの大橋です。 最近、AI エディタを含めた開発ツール界隈がますます盛り上がっています。 GitHub Copilot から始まり、Claude や ChatGPT のコード生成機能、そして Cursor や Windsurf などの AI ネイティブなエディタまで、開発者の生産性を向上させるツールが次々と登場しています。これらのツールは単なるコード補完を超えて、自然言語での指示によるコード生成や、プロジェクト全体を理解したうえでの修正提案など、開発のあり方自体を変えつつあります。 フレクトでも、こうした AI エディタの導入を積極的に進めており、開発効率と品質の向上を両立…

こんにちは。エンジニアの山下です。 今回は Data Cloud のクレジット消費量の監視方法について書きたいと思います。 Data Cloud にはクレジット消費を管理するための DLO 群が用意されているのですが、これらの DLO が持つフィールドの定義については Salesforce の公式ドキュメントのどこにも解説されていません。従って、いざクレジット消費量を監視しようとすると開発者が実際のレコードを眺めながら DLO の各フィールドの意味を推理するという謎の工程が必要になります。 当然、この手の虚無でしかない時間は少なければ少ないほどよいので、今回は筆者が実際の DLO レコードを解…

こんにちは。エンジニアの浅見です。 AI部門に配属されて早１ヶ月半、業務として生成AIを使用する場面も増えてきました。今回の記事では、業務内の技術検証の派生ではあるのですが、普段とは趣向の異なるお話をさせていただきます。テーマは「生成AIに極めて専門性の高い文章を読ませるとどうなるのか」です。 生成AIの得意なことの一つとして「専門文書の要約や概要説明」が挙げられることは比較的有名な話かと思います。今回はその一例として、「一般相対性理論の論文を読ませ、要約させてみる実験」をしました。ちなみに一般相対論を選んだ理由は、自分の論文があるので手頃だったからというだけです。また後半では、「なぜAIは論…

こんにちは。エンジニアの和田です。 今回は、AgentforceのAgent制御のノウハウについて、社内向けAIエージェントの構築経験によって得られた知見を基に解説します。 AgentforceのAgentは、ユーザーからの問いかけに対して自律的に判断し、予め設定したTopicと、Topic別に設定したActionの中を選んで実行します。自律的な動作が大きな特徴ではありますが、この自律的な動作を目的に応じていかに制御するかが課題となります。 Agentの内部では、Salesforceによって組み込まれたシステムプロンプトと、開発者が設定するTopicやActionの説明を組み合わせてLLMを呼…

こんにちは。エンジニアの山下です。 LLM に対する機能追加のためのプロトコルとして Anthropic が定義した MCP が注目を集めています。MCP を使用することで個々のモデルに依存することなく LLM に対する追加機能の開発を行うことが可能になりました。 MCP の仕様は 2024 年 11 月 5 日に初版が公開されましたが、2025 年 3 月 26 日に最新版が公開され、いくつかの機能についての記述が追加されています。今回はその中から認証機能について取り上げたいと思います。 MCP に対して適切な権限制御を行いたい状況はそこそこあり、その筆頭がリソース参照系の機能です。例えばフ…

みなさんこんにちは。エンジニアの佐藤です。今回はテキスト埋め込み(text embedding)についてお話しさせてください。(あらかじめお断りしますと、割と基本的な話です。なお、機能寄りの話で、数学は出てきません。) 疑問のきっかけは「RAG案件失敗」の知らせ ある日のこと、他社某案件の失敗談が聞こえてきました。曰く、「PoCが失敗し、プロジェクトが打ち切りになった」と。恐ろしい話だと思って聞くと、RAG(Retrieval-Argumented Generation)が期待通りに動作しなかったようです。(詳しい話は省略します。) RAGは、ご存知の方も多いと思いますが、一般的にはチャットボ…

みなさんこんにちは。エンジニアの竹田です。 今日はIT企業であるフレクト内でのLLMの活用について紹介したいと思います。 フレクトの主な業務はシステム開発なので、もちろんシステム開発を効率化するための道具としてLLMを使っていますし、今後さらに加速していきます。 けれども、今回紹介するのはシステム開発でのLLMの活用ではなくて、それ以外の業務での活用です。 （システム開発のLLMでの活用についてもいずれお伝えしたいと思います） きっと、IT企業でもそうでない企業でも参考にしていただけるものがあると思いますので、ぜひご一読ください。

こんにちは。エンジニアの浅見です。 フレクトでは、社内のナレッジを蓄積・共有するために「Fラボ」というツールを運用しております。 本ブログ記事は、この春からAI部門に配属された入社3年目の私が、「15分でわかる！Salesforce で「生成AI」」として「Fラボ」に公開したものです。 本来「Fラボ」は社内のみに公開されているのですが、前回の記事（15分でわかる！Agentforce）とあわせて特別に、社外にも公開することとなりました。 なお、本内容は社内入門者向けの教育コンテンツとなっておりますので、その点予めご認識いただけますと幸いです。

こんにちは。エンジニアの大橋です。 簡単に自己紹介をさせていただくと、私は入社4年目のエンジニアとなります。 このたびAI部隊に配属となり、Agentforceの知見をまとめましたので、共有します。 フレクトでは、社内のナレッジを蓄積・共有するために「Fラボ」というツールを運用しています。近年は特にAI領域に力を入れており、FラボでもAIに関する知見や活用事例を数多く蓄積しています。今回は、その豊富なAIナレッジの中から「15分でわかる！Agentforce」という記事を特別に公開したいと思います。 なお、本内容は社内入門者向けの教育コンテンツであることをあらかじめご認識ください。

こんにちは，研究開発室の福井です．研究開発室においてオペレーションズ・リサーチ(OR)のビジネス活用について研究を行っております．今回は予知保全の PoC プロジェクトを高速化するために開発室メンバーの北村さん，東さんとともに開発を進めてきた boilerplate を紹介します． 本記事は以前の記事『Databricks を活用した機械学習プロジェクトの PoC フェーズの高速化に向けた取り組みの紹介』の続きとなります．

こんにちは．研究開発室の北村 蘭丸です．普段，研究開発室では Operations Research (OR) のビジネス活用について研究を進めています．その一環として，本記事では，Model Context Protocol (MCP) の仕組みを利用して Large Language Model (LLM) と OR の連携の仕方を模索するために，数理最適化を行うためのMCPサーバーを試作してみたのでご紹介いたします．簡単な問題であれば，会話のような自然なやり取りから数理最適化を行い結果を得るシステムの構築も可能なのではないかと考え，今回取り組んだことについてお話します．

こんにちは。エンジニアの山下です。 Salesforce の四半期決算で Agentforce の導入事例が 5000 件を超えたことが発表されるなど、Salesforce の LLM 活用の波を感じるニュースが増えてきましたね。というわけで、今回は Agentforce の中核機能の１つである Service Agent について書きたいと思います。 Service Agent のユースケースは色々と考えられそうですが、典型例となりそうなのが個人向けにカスタマイズされたアドバイザーです。ユーザを取り囲む文脈を読み取って適切なサポートをしてくれるデジタル秘書ないしはコンサルタントのようなイメー…

みなさんこんにちは。エンジニアの佐藤です。 前回「Microsoft AutoGen「りんご売買」エージェントの顛末」で、AutoGenを用いてAIエージェント同士の会話が展開でき、店員と買い物客の間の合意がプログラム的に検知できそうだ、というお話をしました。今回はAIエージェントに「内部助言者」を付ける手法を紹介させていただきたいと思います。 現実世界では身近な「内部助言者」をAIエージェントに持ち込む あなたが何かの当事者として誰かと交渉に臨む場合、交渉相手と話す前に、事前相談する人がきっといることでしょう。これらの「内部助言者」は、あなたと交渉相手の立場を両方勘案し、あなたに有利な展開を…

こんにちは。研究開発室のエンジニアの東です。 今回はDatabricks環境で、１つのノードやGPUにおさまらないような巨大なデータセットやモデルの学習を、Rayを用いてMulti-node/ Multi-gpuで行う方法について解説します。 想定される読者は以下のような方々です。 機械学習についての基礎的な知識がある方 Databricksについての基礎的な知識がある方 DatabricksでMulti-node/ Multi-gpu学習を行いたい方

みなさんこんにちは。エンジニアの佐藤です。 前回「LangGraphで最小限のAIエージェントを作る」というお話をしました。今回はこれを一歩進めて、AIエージェント同士の会話を試みたいと思います。 Microsoft AutoGenに辿り着くまで 前回はLangGraphを使いましたが、それは「著名なLangChainの姉妹品なら」という期待があったためです。実は、あのコードをクラスにして2つ展開すれば、エージェント同士の会話は成立します。しかし、「もっと簡単な方法はないのか？」という気持ちが募ってきました。筆者が最も苦痛に感じたのは、双方のやり取りのメッセージ履歴を維持し、それを元に条件分岐…

こんにちは．研究開発室の牧野と北村です．研究開発室においてOperations Research (OR)のビジネス活用について研究を行っております． さて，先日の2024年11月4日~7日にかけて第27回情報論的学習理論ワークショップ (IBIS2024)が大宮にて開催されました．そこで行われたポスターセッションにおいてフレクト研究開発室から1件のポスター発表をさせていただきました．そこで，本稿では我々の発表内容，IBISの様子などについてお伝えできればと思います.

みなさんこんにちは。エンジニアの佐藤です。 先月(2024年10月)の話ですが、Dreamforce'24でAgentforceが発表されました。これまであったEinstein Copilotが「質問すれば答えてくれる」「お願いすればやってくれる」存在だったのに対し、今度のAgentforceは「代わりに働いてくれる」というものです。キーノートで披露されたデモでは、商談日程を見込み顧客と決める、質問対応をこれまでより高度に自動処理する、オフィスの仲間のように各種作業をやってくれる、などの「AIエージェント」が登場します。マスコット達も未来的なロボットになり、何やらSFの世界に踏み込んだような感…

こんにちは。エンジニアの山下です。 Dreamforce 2024 で華々しく発表された Agentforce ですが、中でも一際力が入っていたのが Service Agent の発表です。これは LLM にエージェントとしてお客様の対応を行なってもらうサービスで、チャットボットなどの従来のサービスよりも自然かつ柔軟な対応が行える点が魅力です。 Service Agent は Salesforce の外部の Web ページからも利用できるように設計されており、任意の画面にチャット形式で埋め込むことが可能です。Salesforce に直結したフルマネージド LLM をそのまま Web ページに埋…